En 2024, les générations Y et Z représentent le plus grand marché de consommateurs de l’histoire. Un marché qui attend des expériences de qualité, toujours personnalisées.
Dans ce contexte, l'innovation doit à la fois se concentrer sur les produits et l'expérience qu'ils permettent de vivre concrètement.Pour cela, on exploite les technologies pour modéliser les profils clients, créer de nouveaux produits, mais également fournir du contenu personnalisé. Bien sûr, ces technologies viennent aussi simplifier la gestion des stocks et ainsi garantir la continuité de l'expérience client.
Au cœur de cette période marquée par la digitalisation, l'omnicanal devient incontournable. L'expérience qu'on souhaite optimale, cohérente et sans déconnexion notable doit se faire sur tous les canaux utilisés par les clients et prospects.
Ainsi, l'association entre commerce unifié, intelligence artificielle et data semble incontournable pour garantir croissance et pérennité aux entreprises du retail.
L'intelligence artificielle : levier clé pour le retail en 2024
D'après une étude d'IBM, l'adoption de l'IA dans le retail pourrait bien passer de 40 à 80 % d'ici 2027.
Première utilisation simple de l'intelligence artificielle dans le domaine : les chatbots ! De plus en plus sophistiqués, ils vont permettre de répondre à des questions toujours plus pointues... Et aider les équipes à se recentrer sur des problématiques à forte valeur ajoutée.
En parallèle, certains géants du e-commerce comme Amazon ou Walmart utilisent d'ores et déjà l'intelligence artificielle pour aider le consommateur à choisir le meilleur produit, celui qui répond au mieux à ses besoins. Dans n'importe quel moteur de recherche de site de vente en ligne, l'IA pourrait à terme générer des résultats précis mais aussi mieux documentés, ceci pour permettre à chacun un choix simple et éclairé.
La seconde main, un argument économique et écologique
Estimé à 1,77 milliard de dollars en 2024, le marché de la location de vêtements devrait atteindre 2,47 milliards d'ici 2029 (étude Mordor Intelligence). Qu'il s'agisse de faire des économies, de trouver des alternatives éthiques à la fast fashion ou encore d'éviter la surproduction, de nombreux consommateurs favorisent la seconde main - et cette tendance a toutes les chances de progresser ces prochaines années. Il y a ici un vrai enjeu pour les retailers, qui peuvent par exemple se tourner vers les services d'abonnements mensuels ou trimestriels, en pleine expansion.
Afin de se différencier sur un marché hautement concurrentiel, plusieurs leviers peuvent être actionnés : proposer des accès anticipés, déployer des offres ou des remises exclusives, etc.
Construire une expérience omnicanale et unifier le commerce : la tendance retail & data de 2024 !
Les marques doivent être capables de répondre efficacement aux besoins des clients. Pour ce faire, il faut les accompagner à chaque étape de leur expérience. Pour tout retailer cherchant à fidéliser sa clientèle et optimiser sa performance commerciale, le commerce unifié devient un enjeu stratégique !
Le commerce unifié, qu'est-ce que c'est ?
Le commerce unifié est une approche qui consiste à intégrer et harmoniser l’ensemble des canaux de vente et les interactions avec l’entreprise. Il vise un objectif principal : offrir une expérience fluide, cohérente et personnalisée.
La fluidité est le maître-mot d'un commerce unifié, où l'on passe d’un canal à l’autre (boutique en ligne, magasin physique, mobile, réseaux sociaux…) sans observer de différences. Selon l’Observatoire 2020 des services clients, les Français ont en moyenne recours à 3,7 canaux différents avant d'entrer en contact avec une marque.
Les enjeux d'une approche omnicanale dans le retail
Les consommateurs omnicanaux sont multigénérationnels, issus de tous milieux. Pour les captiver, il faut leur proposer un parcours d'achat online/offline cohérent. La mise en relation avec la marque, elle aussi, doit être un processus réfléchi et qualitatif.
Une approche omnicanale (par extension unifiée) nécessite une intégration complète des systèmes d'information, des processus et des données de l'entreprise. Elle implique également une parfaite coordination entre les différents services (logistique, points de vente, marketing…).
48 % des consommateurs admettent acheter davantage quand l'offre est personnalisée, d'après une étude Hub Institute.
Apprendre à comprendre et bien connaître son client par la data
Récolter la donnée
Les entreprises peuvent utiliser la collecte et l'analyse des données pour mieux comprendre leur public cible, ses besoins et ses motivations d'achat. En matière de retail, la data doit permettre de personnaliser les offres et les interactions avec les clients. Cette personnalisation améliore l'engagement et fidélise, deux paramètres incontournables pour de meilleurs résultats commerciaux.
Les retailers collectent la data issue de différentes sources (données structurées, non structurées) : les achats, les interactions sur les réseaux sociaux, les réponses aux enquêtes, les données de navigation sur le site web, les commentaires, les évaluations, etc. Ensuite, ces données sont utilisées pour extraire des informations clés permettant d'identifier plusieurs paramètres :
- Les préférences
- Les habitudes d'achat
- Les centres d'intérêt
- Les moments clés du parcours d'achat
Exploitation de la data en retail : l'enjeu de la confidentialité
Les données clients sont une mine d’or pour les retailers. Cependant, leur collecte et leur utilisation répond à des réglementations strictes en matière de protection de la vie privée (notamment le règlement RGPD, applicable partout en Europe depuis 2018).
Avant de récolter et d'exploiter des données sur les clients, les retailers doivent obtenir leur consentement et penser à une politique de gouvernance des données. Toute approche data implique donc deux obligations :
- Respecter les obligations réglementaires ;
- Déployer une politique d’utilisation et de sécurité des données.
La plupart des internautes ne souhaitent pas être ciblés et tracés suite à leurs navigations antérieures. 70 % des Français se disent aujourd’hui "plus sensibles aux problématiques de protection des données " selon un sondage IFOP du printemps 2019. Autre chiffre côté commerce, 66 % des entreprises qui ont adopté des stratégies de données first-party estiment les utiliser efficacement pour personnaliser les expériences clients (Rapport Tendances digitales, Adobe - 2022). Il est donc possible de combiner data client, RGPD et performance.
Analyser la data retail ET la data logistique
Le lien entre logistique et expérience client
Retail & logistique sont deux domaines liés. En effet, la logistique impacte directement l'expérience client, puisqu'elle pèse sur la rapidité, la fiabilité des livraisons et la qualité des produits livrés. Parmi les technologies utilisées pour optimiser la logistique, plusieurs sont largement exploités aujourd'hui :
- Les systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM)
- Les solutions de gestion d’entrepôts (WMS)
- Les solutions de gestion de transports (TMS)
- Les outils d’analyse de données.
Logistique : de vraies attentes côté clients
Ces outils contribuent aussi à récolter des données propres à la logistique (transport, stocks, etc.) pour améliorer l'efficacité, la transparence des processus et bien évidemment la satisfaction client. Selon Manhattan Associate, 1 consommateur sur 2 attend des employés de magasin des informations précises sur la disponibilité des stocks. En revanche, seulement 12 % des retailers français pensent avoir une vue globale de leurs stocks sur l’ensemble de leur réseau (en magasin et en ligne).
La data logistique est donc un enjeu majeur, dans le commerce de détail, pour optimiser la chaîne d’approvisionnement sur tous les plans :
- Planification des stocks
- Volume du stockage
- Prévision de la demande
- Gestion des transports
- Choix des fournisseurs, etc.
Bien évidemment, cette data doit être collectée et gérée en coordination avec les autres départements (commercial, logistique…).
Une solution de data logistique va permettre de collecter la donnée sur toute la chaîne logistique (fournisseurs, stockage, transports, clients), de l’approvisionnement (RFID…) jusqu’à la livraison des produits et aux retours (RE-commerce, circularité). La data peut également être utilisée pour gérer la traçabilité côté fournisseurs et assurer la transparence des produits auprès des consommateurs. De plus, elle est un levier de performance environnementale. On l'utilise dans une logique de réduction des coûts, en optimisant par exemple les trajets et le remplissage des camions.
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Développer la data literacy pour mieux interpréter la data retail
Il ne suffit plus de visualiser la data pour en tirer des conclusions pertinentes : on cherche aujourd'hui à l'interpréter, l'analyser et même comprendre les sources de données ainsi que leur qualité et leur éthique.
La data literacy désigne la capacité à comprendre, analyser et utiliser la donnée pour prendre des décisions éclairées. Aujourd’hui, pour les acteurs du retail, adopter une trajectoire data driven et instaurer une culture de la donnée devient impératif face à sa massification. Toutes les données doivent être intégrées dans les processus de l’entreprise et dans les pratiques des collaborateurs. Pour cela, il convient de former des profils experts, mais aussi d’acculturer les utilisateurs métier qui consomment les données. Ensuite, chacun sera disposé à percevoir la donnée comme un véritable actif stratégique.
« Les organisations qui ont une culture data literacy ont augmenté leur valeur de plus 5%. Parmi les dirigeants, 85% considèrent que les compétences en data literacy seront aussi indispensables demain que savoir utiliser un ordinateur » (Data literacy : the upskilling Evolution, Qlik mars - 2022). Ainsi, déployer la data literacy en favorisant une culture de la donnée permettra aux acteurs d’améliorer la prise de décision, toujours sur la base de données fiables et pertinentes.
Rendre visibles et exploiter les données avec la datavisualisation
La datavisualisation et son potentiel
Le commerce de détail est fortement exposé à la croissance de la quantité de données collectées côté consommateur, sur tous les canaux utilisés (sites internet, mobiles, réseaux sociaux…). Les données non structurées, l’intégration des objets (Iot), les capteurs ou encore les technologies RFID fournissent des informations capitales.
Extrêmement précieuse pour les entreprises, la datavisualisation permet d’obtenir une fine compréhension de l’écosystème dans lequel les collaborateurs opèrent. Elle offre une synthèse concrète des données relatives aux ventes, aux stocks, aux performances des produits, aux promotions ou encore aux préférences des clients.
Transformer la data en information intelligible et utile
Présenter la data de manière claire et concise permet aux organisations de transformer des données brutes en informations exploitables, ce qui favorise la prise de décision, améliore l’efficacité opérationnelle et assure un développement stratégique éclairé.
Les technologies innovantes transforment - et continueront de transformer - le retail pour offrir des expériences d’achat plus intelligentes, plus simples, plus transparentes et plus durables côté consommateurs.
Les entreprises du retail qui intègrent aujourd'hui l'agilité, la digitalisation de l'expérience client et la gestion des datas dans leur business model seront les entreprises florissantes de demain.
Les enjeux d'une telle transformation sont multiples : se différencier, se renouveler, limiter son impact environnemental, assurer sa survie et surtout persister face à un marché extrêmement mouvant et concurrentiel, dans un monde complexe et en évolution continuelle.
